package com.lihepeng.leecode.array;

/**
 * 你将会获得一系列视频片段，这些片段来自于一项持续时长为 T 秒的体育赛事。这些片段可能有所重叠，也可能长度不一。
 * <p>
 * 视频片段 clips[i] 都用区间进行表示：开始于 clips[i][0] 并于 clips[i][1] 结束。我们甚至可以对这些片段自由地再剪辑，例如片段 [0, 7] 可以剪切成 [0, 1] + [1, 3] + [3, 7] 三部分。
 * <p>
 * 我们需要将这些片段进行再剪辑，并将剪辑后的内容拼接成覆盖整个运动过程的片段（[0, T]）。返回所需片段的最小数目，如果无法完成该任务，则返回 -1 。
 * <p>
 *  
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：clips = [[0,2],[4,6],[8,10],[1,9],[1,5],[5,9]], T = 10
 * 输出：3
 * 解释：
 * 我们选中 [0,2], [8,10], [1,9] 这三个片段。
 * 然后，按下面的方案重制比赛片段：
 * 将 [1,9] 再剪辑为 [1,2] + [2,8] + [8,9] 。
 * 现在我们手上有 [0,2] + [2,8] + [8,10]，而这些涵盖了整场比赛 [0, 10]。
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：clips = [[0,1],[1,2]], T = 5
 * 输出：-1
 * 解释：
 * 我们无法只用 [0,1] 和 [1,2] 覆盖 [0,5] 的整个过程。
 * 示例 3：
 * <p>
 * 输入：clips = [[0,1],[6,8],[0,2],[5,6],[0,4],[0,3],[6,7],[1,3],[4,7],[1,4],[2,5],[2,6],[3,4],[4,5],[5,7],[6,9]], T = 9
 * 输出：3
 * 解释：
 * 我们选取片段 [0,4], [4,7] 和 [6,9] 。
 * 示例 4：
 * <p>
 * 输入：clips = [[0,4],[2,8]], T = 5
 * 输出：2
 * 解释：
 * 注意，你可能录制超过比赛结束时间的视频。
 * <p>
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/video-stitching
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 */
public class Solution1024 {
    /**
     * 使用贪心算法完成 规划
     *
     * @param clips
     * @param T
     * @return
     */
    public int videoStitching(int[][] clips, int T) {
        int[] maxn = new int[T];
        int last = 0, ret = 0, pre = 0;
        // 预处理所有的片段，如果左边相同，右边越想右边，越有利
        for (int[] clip : clips) {
            if (clip[0] < T) {
                maxn[clip[0]] = Math.max(maxn[clip[0]], clip[1]);
            }
        }
        for (int i = 0; i < T; i++) {
            last = Math.max(last, maxn[i]);
            if (i == last) {
                return -1;
            }
            if (i == pre) {
                ret++;
                pre = last;
            }
        }
        return ret;
    }
}
